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具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析
引用本文:杨金祥. 具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析[J]. 西南民族大学学报(自然科学版), 2018, 44(1): 83-86
作者姓名:杨金祥
作者单位:西南民族大学计算机科学与技术学院;成都610041
基金项目:中央高校基本科研业务费专项青年教师(12NZYQN17),国家自然科学基金(61673016,61703353),四川省教育厅创新团队(15TD0050),四川省科技厅青年科技创新团队(2017TD0028)
摘    要:研究一类具有时滞的变系数双向联想记忆神经网络(BAM)的稳定性问题.由于时滞变系数双向联想记忆神经网络的平衡点不一定存在,分平衡点存在和不存在两种情况进行研究.在BAM神经网络系统存在平衡点时,通过构造Lyapunov函数,结合不等式分析技巧,给出了系统指数稳定的充分条件;在BAM神经网络系统不存在平衡点时,利用数学归纳法给出了系统的吸引域.

关 键 词:双向联想记忆神经网络  指数稳定  吸引域  Liapunoy函数
收稿时间:2018-01-09
修稿时间:2018-01-09

Stability analysis of delayed bi-directional associative memory networks
YANG Jin-xiang. Stability analysis of delayed bi-directional associative memory networks[J]. Journal of Southwest Minzu University (Natural Science Edition), 2018, 44(1): 83-86
Authors:YANG Jin-xiang
Affiliation:School of Computer Science and Technology,Southwest Minzu University
Abstract:The delayed bi-directional associative memory networks with variable coefficients is studied, and a new sufficient condition is presented guaranteeing the exponential stability of the equilibrium when it exists; In the situation where the system does not have equilibrium, the condition for attractivity is given to work out the attraction set by constructing a Liapunov function.
Keywords:bi-directional associative memory network   exponential stability   set of attraction   Liapunov function
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